如何使用ParallelStream？

ParallelStream是Java 8中的一个新特性，用于实现流式计算。相对于普通的流（Sequential Stream），ParallelStream能够将数据分成多个部分进行并行处理，提高计算效率。

下面是使用ParallelStream的基本步骤：
1. 创建一个数据源，例如List、Set、数组等。
2. 将数据源转换为流。
3. 调用parallel()方法将流转换为ParallelStream。
4. 对ParallelStream执行中间操作，例如filter()、map()等。
5. 对ParallelStream执行终止操作，例如forEach()、count()等。

需要注意的是，在使用ParallelStream时，要确保数据源具有良好的划分能力，即能够平均地分成多个部分进行处理。否则，可能会出现并行处理效率反而低于顺序处理的情况。

相关问题

parallelStream内部能否继续使用parallelStream

`parallelStream()` 是 Java 8 引入的一种流(Stream)操作，它返回一个新的并行流，这个流可以同时在多个处理器核心上进行元素处理。关于你提到的是否可以在 `parallelStream()` 内部继续使用 `parallelStream()`，答案是可以的。

当你对一个并行流应用 `parallelStream()`，新生成的流会继续保持并行特性，这意味着它可以进一步分解任务并行地处理。然而，需要注意的是，连续多次的 `parallelStream()` 可能不会带来额外的并行性能提升，因为最初的并行化已经完成。此外，过度的并行化可能会导致资源竞争和开销增加。

例如：

List<Integer> numbers = ...;
numbers.parallelStream()
       .map(x -> x * 2)
       .filter(even -> even % 2 == 0)
       .parallelStream() // 这里并不会创建额外的线程，只是保持并行结构
       .forEach(System.out::println);

在这个例子中，第一级 `parallelStream()` 开启了并行计算，后续的操作链依然可以利用原有的并行结构。

什么时候使用parallelStream

parallelStream 是 Java 8 引入的一种并行流（Parallel Stream）的处理方式。在某些情况下，使用 parallelStream 可以提高程序的执行效率。

通常情况下，当需要处理大量数据，且处理操作可以并行执行时，可以考虑使用 parallelStream。并行流将输入数据分成多个子集，在多个线程上同时执行操作，最后将结果合并。

需要注意的是，并行流适用于对数据的无状态操作，例如过滤、映射、排序等。如果涉及到有状态的操作或者需要保持顺序的操作，使用 parallelStream 反而会导致错误结果或者性能降低。

在使用 parallelStream 时，还需要考虑数据量和硬件资源的平衡。如果数据量过小，开启并行流的开销可能会超过并行执行带来的性能提升；如果硬件资源有限，多个线程竞争资源可能导致性能下降。

综上所述，使用 parallelStream 应该根据具体情况进行权衡和测试，确保在适合的场景下获得性能提升。